ฟังก์ชันการสูญเสียเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบคอมพิวเตอร์และใช้ในการวัดและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นฟังก์ชันวัตถุประสงค์ประเภทหนึ่งที่ใช้ในการประเมินความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและผลลัพธ์ที่แท้จริง ฟังก์ชันการสูญเสียจะวัดว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทำงานได้ดีเพียงใดในแง่ของวัตถุประสงค์ และมีความซับซ้อนในระดับต่างๆ ขึ้นอยู่กับประเภทของงานและปริมาณข้อมูลที่มีอยู่
ในการเรียนรู้ของเครื่อง การเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลทำได้โดยการลดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้กับเอาต์พุตหรือเป้าหมายที่แท้จริงให้เหลือน้อยที่สุด ด้วยการปรับพารามิเตอร์ของโมเดล อัลกอริธึมมุ่งหวังที่จะได้รับการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในการทำนายครั้งถัดไป ฟังก์ชันการสูญเสียหรือที่เรียกว่าฟังก์ชันต้นทุน ช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสม และปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ในท้ายที่สุด
มีฟังก์ชันการสูญเสียประเภทต่างๆ กัน และแต่ละประเภทก็มีลักษณะเฉพาะของตัวเองซึ่งทำให้เหมาะสมกับงานที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับประเภทของงานหรือปัญหาการเรียนรู้ อาจมีฟังก์ชันการสูญเสียที่เกี่ยวข้องกัน ฟังก์ชันการสูญเสียที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE), ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์, เอนโทรปีข้ามหมวดหมู่ และเอนโทรปีข้ามไบนารี
นอกเหนือจากการวัดและการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว ฟังก์ชันการสูญเสียยังมีประโยชน์อื่นๆ อีกหลายประการ กรณีการใช้งานยอดนิยมคือการค้นหาค่าต่ำสุดหรือสูงสุดของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ในพื้นที่ ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกระบวนการอื่นๆ ได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เมื่อนำไปใช้กับงานเดียวกัน
ฟังก์ชันการสูญเสียเป็นส่วนสำคัญของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล ด้วยการใช้ฟังก์ชันการสูญเสียที่เหมาะสม อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถถูกฝึกให้เรียนรู้และคาดการณ์จากข้อมูลได้ดีขึ้น ทำให้เป็นส่วนที่มีคุณค่าและเป็นส่วนสำคัญของระบบคอมพิวเตอร์
